多纹理自然图像检索技术的研究

自然图像一般都是多纹理图像.目前,对于多纹理图像的检索通常是基于纹理分割的结果进行的.纹理分割的局限性常给检索带来负面影响.由于用户通常只对查询的自然图像某个部分感兴趣,这个局部区域的纹理一般相对单一.根据这个查询特点,基于聚类空间模型度量纹理相似度,以部分匹配的方式,进行无需分割的自然图像检索,从而避免了不恰当的纹理分割带来的检索误差.     

实时双向群组搜索及其在蚁群觅食动画中的应用

基于双向搜索和群组协作的研究,提出一种新颖的搜索算法--实时双向群组搜索(real-time bidirectional crowd search,简称RBCS).基于这个搜索算法所提出的蚁群觅食模型包含了有限状态机和一系列表示蚂蚁和环境交互的规则,具有在复杂动态环境下找到食物和巢穴之间最短路径的能力.2D/3D实验结果表明,算法的搜索能力具有可信性,将其扩展到人群在固定点之间的来回往复运动也获得了满意的效果;和传统基于信息素的蚁群觅食模型的仿真实验对比表明了算法的优越性.     

基于光流场的鲁棒性视频水印算法

为改善视频水印抗H.264压缩的性能,提出一种基于光流场的视频水印算法。根据视频图像中各点的光流速度,计算其帧图片的总光流,再根据总光流的差值来选定视频关键帧,在这些关键帧中利用DCT分块变换来嵌入水印信息。实验结果表明,该算法能有效对抗H.264的3种压缩模式,满足了水印的鲁棒性和视频高压缩率的双重要求。     

Automatic segmentation of optic disc and cup for CDR calculation

Glaucoma as an irreversible blinding opioid neuropathy disease, its blindness rate is the second only after cataract in the world. The optic cup-to-disc ratio (CDR) is generally considered to be an important clinical indicator for judging the severity of glaucoma by ophthalmologists from retinal fundus image. In this letter, we propose an automatic CDR measurement method that consists of a novel optic disc localization method and a simultaneous optic disc and cup segmentation network based on the improved U shape deep convolutional neural network. Experimental results demonstrate that the proposed method can achieve superior performance when compared with other existing methods. Thus, our method can be used as a powerful tool for glaucoma-assisted diagnosis.     

一种精确匹配的全景图自动拼接算法

本文提出一种全景图像自动拼接算法,能够实现特征点对的精确筛选和匹配,以及输入图像的自动排序和拼接。首先提取输入图像的尺度不变特征变换SIFT特征点,并采用k-d树搜索得到图像之间所有初始特征匹配对;利用欧氏距离比值和中值滤波器对初始特征点对进行筛选后,再应用随机抽样一致算法RANSAC得到图像间精确匹配的特征点对;计算出图像之间的单应性矩阵,在此基础上完成对输入图像的自动排序和配准,最终拼接合成全景图像。实验结果表明,该算法能获得比结合欧氏距离比值的RANSAC算法更高的配准精度,全景图拼接效果较好,具有良好的鲁棒性。     

基于罗伯茨梯度的彩色图像缩放新法

为了缩放图像而不改变图像中重要特征物的大小和比率,提出一种叫做缝络删增的缩放方法.一个缝络就是从顶到底或从左到右8-连接且仅连接一个像素的路径.最佳路径由图像的罗伯茨梯度函数来定义.通过在行列一个或二个方向重复删除或插入缝络就能改变图像的尺寸和比率.算法定义的缝络绕过了特征物边界,从而保护了图像的内容.理论分析和实验结果表明,该算法较其它算法能更有效地保护图像特征物.     

一种基于Petri网的特定手语词汇识别方法

本文尝试使用Petri网进行简单的手语词汇识别。首先采用模板匹配方法检测到一系列简单的手势,如手掌张开直立、握拳、伸出大小拇指。其中,每个简单手势的发生对应于Petri网中的一个变迁。待识别的手语词汇是由一串特定的手势序列构成的,如手掌张开直立一握争伸出大小拇指。通过Petri网记录手势的动态变化,并在每次新变迁发生时检测目标库所的标志增加情况,从而实现特定手语词汇的识别。     

多模态医疗数据中海量小文件存储优化方法

Hadoop分布式文件系统(HDFS)通常用于大文件的存储和管理,当进行海量小文件的存储和计算时,会消耗大量的NameNode内存和访问时间,成为制约HDFS性能的一个重要因素.针对多模态医疗数据中海量小文件问题,提出一种基于双层哈希编码和HBase的海量小文件存储优化方法.在小文件合并时,使用可扩展哈希函数构建索引文件存储桶,使索引文件可以根据需要进行动态扩展,实现文件追加功能.在每个存储桶中,使用MWHC哈希函数存储每个文件索引信息在索引文件中的位置,当访问文件时,无须读取所有文件的索引信息,只需读取相应存储桶中的索引信息即可,从而能够在O(1)的时间复杂度内读取文件,提高文件查找效率.为了满足多模态医疗数据的存储需求,使用HBase存储文件索引信息,并设置标识列用于标识不同模态的医疗数据,便于对不同模态数据的存储管理,并提高文件的读取速度.为了进一步优化存储性能,建立了基于LRU的元数据预取机制,并采用LZ4压缩算法对合并文件进行压缩存储.通过对比文件存取性能、NameNode内存使用率,实验结果表明,所提出的算法与原始HDFS、HAR、MapFile、TypeStorage以及...     

一种圆柱形全景图生成新算法及其实现

利用基于图象的绘制(IBR)技术来建立具有真实感的虚拟环境是当前计算机图形学研究领域中的一项热门课题，也是虚拟现实技术中的关键技术。它以简单的图象合成代替基于三维几何的建模和渲染，加快了画面的显示速度，是建立特定三维场景的一种高效率的方法。基于这种方法，我们提出了一种生成圆柱形全景图的新算法，它通过快速查找
相邻两幅图象的匹配区域而实现图象的无缝拼接，建立圆柱形全景图。本算法计算速度快，效率高，能生成逼真的全景图。文章的最后给出了基于这种算法生成的部分全景图图实例。     

一种基于块体变形的人脸合成算法

人脸由于其表面的不规则性及复杂性,一直是计算机人脸造型的难点。该项研究中,将人脸分为八块,对每一块分别处理,在此基础上提出了一种基于块体变形模型的人脸合成算法,它具有兼顾细节,同时又考虑整体的优点,结果令人满意。